基于径向基概率神经网络的工程图纸图形符号识别

• 作者: 杜吉祥 翟传敏 黄飞
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基概率神经网络 图形符号 工程图纸识别
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP31
• 字数: 4381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2006.01.015

摘要

基于径向基概率神经网络,提出一种扫描工程图纸图像分割后的图形符号识别方法.针对已分割的扫描工程图纸图形符号图像,首先进行二值化处理,然后对二值图形符号图像进行Hu不变矩特征提取,再使用一种新型的径向基概率神经网络进行分类,从而实现图像识别.为加快径向基概率神经网络的收敛速度,采用递归最小二乘算法进行训练.实验结果表明,径向基概率神经网络在识别性能与速度等方面非常适合于工程图纸的图形符号识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜吉祥	国立华侨大学计算机系	12	312	6.0	12.0
3	黄飞	合肥学院机械工程系	16	16	2.0	3.0
4	翟传敏	合肥学院机械工程系	1	6	1.0	1.0